Pyhanlp自然语言处理中的新词识别
新词发现本“新词发现”模块基于信息熵和互信息两种算法，可以在无语料的情况下提取一段长文本中的词语，并支持过滤掉系统中已存在的“旧词”，得到新词列表。调用方法静态方法一句话静态调用接口已经封装到HanLP中： /** * 提取词语 * * @param text 大文本 * @param size 需要提取词语的数量 * @return 一个词语列表 */ public static List<WordInfo> extractWords(String text, int size) /** * 提取词语 * * @param reader 从reader获取文本 * @param size 需要提取词语的数量 * @return 一个词语列表 */ public static List<WordInfo> extractWords(BufferedReader reader, int size) throws IOException /** * 提取词语（新词发现） * * @param text 大文本 * @param size 需要提取词语的数量 * @param newWordsOnly 是否只提取词典中没有的词语 * @return 一个词语列表 */ public static List<WordInfo> extractWords(String text, int size, boolean newWordsOnly) /** * 提取词语（新词发现） * * @param reader 从reader获取文本 * @param size 需要提取词语的数量 * @param newWordsOnly 是否只提取词典中没有的词语 * @return 一个词语列表 */ public static List<WordInfo> extractWords(BufferedReader reader, int size, boolean newWordsOnly) throws IOException调用示例请参考com.hankcs.demo.DemoNewWordDiscover。 值得注意的是，在计算资源允许的情况下，文本越长，结果质量越高。对于一些零散的文章，应当合并为整个大文件传入该算法。高级参数根据语料的长度或用词的不同，默认的参数有可能不能得到最佳的结果。我们可以通过构造不同的NewWordDiscover调整提取算法。该构造函数如下：/** * 构造一个新词识别工具 * @param max_word_len 词语最长长度 * @param min_freq 词语最低频率 * @param min_entropy 词语最低熵 * @param min_aggregation 词语最低互信息 * @param filter 是否过滤掉HanLP中的词库中已存在的词语 */public NewWordDiscover(int max_word_len, float min_freq, float min_entropy, float min_aggregation, boolean filter)其中：· max_word_len控制识别结果中最长的词语长度，默认值是4；该值越大，运算量越大，结果中出现短语的数量也会越多。· min_freq控制结果中词语的最低频率，低于该频率的将会被过滤掉，减少一些运算量。由于结果是按照频率排序的，所以该参数其实意义不大。· min_entropy控制结果中词语的最低信息熵的值，一般取0.5左右。该值越大，越短的词语就越容易被提取出来。· min_aggregation控制结果中词语的最低互信息值，一般取50到200.该值越大，越长的词语就越容易被提取出来，有时候会出现一些短语。· filter设为true的时候将使用内部词库过滤掉“旧词”。
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